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一、R中数据结构1、数据集 通常是由数据构成的一个矩形数组，行 表示 观测（记录、示例），列 表示 变量（字段、属性）
2、R中的数据结构 3、向量 c()可以用来创建向量 > a <- c(1,2,5,3,6,-2,4)
> b <- c("one","two","three")
> c <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)
4、矩阵 矩阵是一个二维数组 > y <- matrix(1:20,nrow=5,ncol=4)
> y
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 6 11 16
[2,] 2 7 12 17
[3,] 3 8 13 18
[4,] 4 9 14 19
[5,] 5 10 15 20
> y[,1] > y[2,] > mymatrix <- matrix(cells,nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(rnames,cnames)) > mymatrix C1 C2 R1 1 26 R2 24 68 > mymatrix <- matrix(cells,nrow=2,ncol=2,byrow=FALSE,dimnames=list(rnames,cnames)) > mymatrix C1 C2 R1 1 24 R2 26 68
二、因子类别（名义型）变量 和 有序类别（有序型）变量 在R中称为因子 > patientID <- c(1,2,3,4)
> age <- c(25,34,28,52)
> status <- c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
> status <- factor(status,order=TRUE)
> patientdata <- data.frame(patientID,age,diabetes,status)
> patientdata <- data.frame(patientID,age,diabetes,status)
> str(patientdata)
'data.frame': 4 obs. of 4 variables:
$ patientID: num 1 2 3 4
$ age : num 25 34 28 52
$ diabetes : Factor w/ 2 levels "Type1","Type2": 1 2 1 1
$ status : Ord.factor w/ 3 levels "Excellent"<"Improved"<..: 3 2 1 3
> summary(patientdata)
patientID age diabetes status
Min. :1.00 Min. :25.00 Type1:3 Excellent:1
1st Qu.:1.75 1st Qu.:27.25 Type2:1 Improved :1
Median :2.50 Median :31.00 Poor :2
Mean :2.50 Mean :34.75
3rd Qu.:3.25 3rd Qu.:38.50
Max. :4.00 Max. :52.00
三、数据输入> mydata <- data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0)) > mydata <- edit(mydata) 四、图形基础1、生成图形 >"绑定数据框mtcars" >"打开图形窗口，生成散点图" >"在图形中加入最优拟合线" >"添加标题" >"解除绑定" >"因解除绑定，所以找不到mtcars" > attach(mtcars)
> plot(wt,mpg)
> abline(lm(mpg~wt))
> title("Hello R")
> detach(mtcars)
> plot(wt,mpg)
Error in plot(wt, mpg) : 找不到对象'wt'
2、将图像保存到pdf中 > pdf("mygraph.pdf")
> attach(mtcars)
> plot(wt,mpg)
> abline(lm(mpg~wt))
> title("pdf")
> detach(mtcars)
> dev.off()
windows
2
关于作者后端程序员，五年开发经验，从事互联网金融方向。技术公众号「清泉白石」。如果您在阅读文章时有什么疑问或者发现文章的错误，欢迎在公众号里给我留言。
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